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   主题：R从入门到精通  | 数螺 | NAUT IDEA
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       <p>
        数螺
       </p>
      </a>
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     <div class="hidden-xs col-sm-6 text-right">
      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
      </p>
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    </div>
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    主题：R从入门到精通
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         <h1 class="entry-title">
          R从入门到精通
         </h1>
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             COS论坛 | 统计之都
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            <span class="bbp-breadcrumb-current">
             R从入门到精通
            </span>
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          </div>
          <div class="bbp-template-notice info">
           <p class="bbp-topic-description">
            该主题包含 69 条回复，22个帖子，最后由
            <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/109544/" rel="nofollow" title="查看huifeiyixins的档案">
             <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/191c3cd3889500be04634baf86cde76b?s=14&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
            </a>
            <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/109544/" rel="nofollow" title="查看huifeiyixins的档案">
             huifeiyixins
            </a>
            在
            <a href="http://cos.name/cn/topic/2670/page/5/#post-345062" title="回复：R从入门到精通">
             3 年, 2 月 之前
            </a>
            更新。
           </p>
          </div>
          <div class="bbp-pagination">
           <div class="bbp-pagination-count">
            查看 15 个帖子 - 46 到 60（总计 70 个）
           </div>
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            </a>
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             …
            </span>
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            </a>
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            </a>
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          <ul class="forums bbp-replies" id="topic-2670-replies">
           <li class="bbp-header">
            <div class="bbp-reply-author">
             作者
            </div>
            <!-- .bbp-reply-author -->
            <div class="bbp-reply-content">
             帖子
            </div>
            <!-- .bbp-reply-content -->
           </li>
           <!-- .bbp-header -->
           <li class="bbp-body">
            <div class="bbp-reply-header" id="post-214643">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2006年12月7日 下午4:50
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2670/page/4/#post-214643">
               46 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-214643 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-2670 bbp-reply-position-46 user-id-3878 topic-author post-214643 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/3878/" rel="nofollow" title="查看areg的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/3878/" rel="nofollow" title="查看areg的档案">
               areg
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               ###########################################################
               <br/>
               # 8 Writing New Models 65
               <br/>
               # 8.2 Easy Ways to Manage Matrices ……………………. 72
               <br/>
               # 8.2.1 The Intuitive Layout ……………………… 73
               <br/>
               ###########################################################
              </p>
              <p>
               8.2.1 直观层次
               <br/>
               # 公式帧出不便，同时在学习介绍中带来不少困难，请参考原文，有问题时，请指明是原文第某页，以便交流。
              </p>
              <p>
               一个由X和向量β堆栈的矩阵可能是看起来最直觉的结构。让J=2为在二元概率模型中方程的数量，让vt为在两个方程中唯一协变量的总数。
              </p>
              <p>
               选择model.matrix(…, shape = "stacked") 域为解释变量的(Jn × vt) = (2n × 6) 矩阵。再次，让x1为一个 n × 1 向量来表示变量X1, x2X3等等，那么X=（）# 略，见原文
               <br/>
               相应地，β是一个由下面元素组成的向量。 # 组成表达式略，见原文。
               <br/>
               此β0j是方程中j = {μ1,μ2}的一个截距术语。由于X是 (2n × 6)和β是(6 × 1)，线性预测结果η也堆栈成(2n × 1)矩阵。虽然难以处理(由于观测的索引是用i和2i来对应每个i =1,…,n,而非仅用i)，但是也容易看到，我们转两个方程为一个大的X矩阵和一个长向量β,这直接类似于我们熟悉的单个不同的方程。
              </p>
              <p>
               &lt;未完待续&gt;
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-214644">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2006年12月7日 下午4:52
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2670/page/4/#post-214644">
               47 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-214644 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-2670 bbp-reply-position-47 user-id-3878 topic-author post-214644 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/3878/" rel="nofollow" title="查看areg的档案">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/3878/" rel="nofollow" title="查看areg的档案">
               areg
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               ###########################################################
               <br/>
               # 8 Writing New Models 65
               <br/>
               # 8.2 Easy Ways to Manage Matrices ……………………. 72
               <br/>
               # 8.2.2 The Computationally-Efficient Layout . . . . 73
               <br/>
               ###########################################################
              </p>
              <p>
               8.2.2 计算效率层
               <br/>
               # 请参考原文，文本帧出公式困难。
              </p>
              <p>
               选择数组X和向量β可能是最有计算效率的配置：model.matrix(…, shape = "array")生成一个 n × kt × J 数组，此处的J是方程的总体数目，kt是跨越全部方程的参数总数。由于一些参数值在跨越方程时受约束，# 约束公式见原文。如果一个变量不在一定的方程中，它的观测当作0s的向量。以此观点，每个i =1,…,n xi 变成：
               <br/>
               # 矩阵略，见原文。
              </p>
              <p>
               从第一维堆栈这些xi矩阵中的每个，我们得到一个n × kt × J 维的X数组。相应地，β是一个多元素向量。# 元素表达式略。
              </p>
              <p>
               用 (n × 6 × 2) 维的X数组和 (6 × 1) β 向量，对整个公式进行向量化：
              </p>
              <p>
               eta &lt;-apply(X, 3, ‘%*%’, beta)
              </p>
              <p>
               因此线性观测变成一个(n×2)矩阵。
              </p>
              <p>
               &lt;未完待续&gt;
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
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               2006年12月7日 下午4:57
              </span>
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               48 楼
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              </a>
              <br/>
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              <br/>
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               ###########################################################
               <br/>
               # 8 Writing New Models 65
               <br/>
               # 8.2 Easy Ways to Manage Matrices ……………………. 72
               <br/>
               # 8.2.3 The Memory-Efficient Layout …………………. 74
               <br/>
               ###########################################################
              </p>
              <p>
               8.2.3 内存效率层
               <br/>
               # 请参考原文，文本帧出公式困难。
              </p>
              <p>
               选择“压缩”X矩阵和β矩阵可能是最有效的内存配置：model.matrix(…, shape = "compact")(默认时)生成一个 n×v 矩阵，此处v是全部方程中唯一变量的数步(这个实例中是5)。让x1成为一个 n × 1 向量表示变量 x1, x2 x2等等，(# X向量和β矩阵略，见原文),βland参数使用两次来完成约束，空单元格的数目通过在β中完成约束而最小化，而不是在X中完成。更进一步，由于X是(n×5)和β是 (5×2)，Xβ=η是 n×2。
              </p>
              <p>
               &lt;未完待续&gt;
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
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               2006年12月7日 下午5:23
              </span>
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               49 楼
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              <br/>
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              <br/>
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               ###########################################################
               <br/>
               # 8 Writing New Models 65
               <br/>
               # 8.2 Easy Ways to Manage Matrices ……………………. 72
               <br/>
               # 8.2.4 Interchanging the Three Methods ……………….. 74
               <br/>
               ###########################################################
              </p>
              <p>
               8.2.4 三种方法互换
              </p>
              <p>
               上面的连续型二元概率模型，我们仅需要修改几行编码放到这些不同的框架结构中使用其生效就行。使用的默认可选项(内存效率)，对数似然是：
              </p>
              <pre class="highlight ">bivariate.probit &lt;-function(formula, data, start.val = NULL, ...) { 
      fml &lt;-parse.formula(formula, model = "bivariate.probit") 
      D &lt;-model.frame(fml, data = data) 
      X &lt;-model.matrix(fml, data = D, eqn = c("mu1", "mu2")) # [1] 
      Xrho &lt;-model.matrix(fml, data = D, eqn = "rho") 
      Y &lt;-model.response(D) 
      terms &lt;-attr(D, "terms") 
      start.val &lt;-set.start(start.val, terms) 
      start.val &lt;-put.start(start.val, 1, terms, eqn = "rho") 
          
    log.lik &lt;-function(par, X, Y, terms) {
        Beta &lt;-parse.par(par, terms, eqn = c("mu1", "mu2")) # [2]
        gamma &lt;-parse.par(par, terms, eqn = "rho")
        rho &lt;-(exp(Xrho %*% gamma) -1) / (1 + exp(Xrho %*% gamma))
        mu&lt;-X%*% Beta #[3]
        llik &lt;-0
    for (i in 1:nrow(mu)){
      Sigma &lt;-matrix(c(1, rho[i,], rho[i,], 1), 2, 2) 
      if (Y[i,1]==1) 
        if (Y[i,2]==1) 
          llik &lt;-llik + log(pmvnorm(lower = c(0, 0), upper = c(Inf, Inf), 
              mean = mu[i,], corr = Sigma)) 
        else 
          llik &lt;-llik + log(pmvnorm(lower = c(0, -Inf), upper = c(Inf, 0), 
          mean = mu[i,], corr = Sigma)) 
    else 
      if (Y[i,2]==1) 
        llik &lt;-llik + log(pmvnorm(lower = c(-Inf, 0), upper = c(0, Inf), 
             mean = mu[i,], corr = Sigma)) 
      else 
        llik &lt;-llik + log(pmvnorm(lower = c(-Inf, -Inf), upper = c(0, 0), 
             mean = mu[i,], corr = Sigma)) 
      } 

    return(llik)
    }
    res &lt;-optim(start.val, log.lik, method = "BFGS",
         hessian = TRUE, control = list(fnscale = -1), 
         X = X, Y = Y, terms = terms, ...)
    fit &lt;-model.end(res, D)
    class(fit) &lt;-"bivariate.probit"
    fit
} </pre>
              <p>
               如果你发现默认的方法(内存效率)对执行你的模型并不是最好的方法，你可以使用直观可选项或计算效率可选项，如下改变几行编码就行：
              </p>
              <p>
               -在上面注释[1]的直观选项处：
               <br/>
               X &lt;-model.matrix(fml, data = D, shape = "stacked", eqn = c("mu1", "mu2"))
               <br/>
               和在注释[2]
               <br/>
               Beta &lt;-parse.par(par, terms, shape = "vector", eqn = c("mu1", "mu2"))
               <br/>
               在注释[3]行保留与原始程序相同
              </p>
              <p>
               -在上面的注释[1]行，计算效率可选项用下面的替换：
               <br/>
               X &lt;-model.matrix(fml, data = D, shape = "array", eqn = c("mu1", "mu2"))
               <br/>
               注释[2]为
               <br/>
               Beta &lt;-parse.par(par, terms, shape = "vector", eqn = c("mu1", "mu2"))
               <br/>
               在注释[3]为
               <br/>
               mu &lt;-apply(X, 3, ’%*%’, Beta)
              </p>
              <p>
               甚至你的优化调用C或FORTRAN程序，在你传递这些数据结构给你优化程序之前，你可以用model.matrix() 和 parse.par() 组合来进行数据结构的设置以满足你需要获得的线性预测(或你的等效的模型)
              </p>
              <p>
               &lt;未完待续，接下来是第9章&gt;
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-214693">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2006年12月8日 上午7:00
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2670/page/4/#post-214693">
               50 楼
              </a>
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             </div>
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            </div>
            <!-- #post-214693 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-2670 bbp-reply-position-50 user-id-5175 post-214693 reply type-reply status-publish hentry">
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              <br/>
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              <br/>
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               LZ真是辛苦了,谢谢!
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
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               2006年12月8日 下午2:28
              </span>
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               51 楼
              </a>
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             </div>
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              </a>
              <br/>
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              </a>
              <br/>
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              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               #######################################################
               <br/>
               # 9 Adding Models and Methods to Zelig 77
               <br/>
               # 9.1 Making the Model Compatible with Zelig. . . . . . . . 78
               <br/>
               # 9.2 Getting Ready for the GUI………………………. 84
               <br/>
               # 9.3 Formatting Reference Manual Pages………………….. 84
               <br/>
               #######################################################
              </p>
              <p>
               第9章  给Zelig添加模型和方法
              </p>
              <p>
               Zelig是高度模块化的。你可以对Zelig添加方法，如果你想，发行你的程序设计如同发行一个独立的程序包。使你的程序包与Zelig兼容，你申明你的程序包和帮助它完成一个推广使用。
              </p>
              <p>
               本章假定你的模型是以函数来编写，采用的是用户自定义的公式和数据集(见第8章)，返回一个包括(最低限度是其中一个)估计参数和描述适合用于该模型的术语的输出列表。对于输出列表，你将选择一个类(S3或S4类)，对泛型函数提供恰当的方法，例如summary(), print(), coef() 和 vcov()。
              </p>
              <p>
               给Zelig添加新模型，你需要提供6个R函数，如图形9.1那样说明(# 略，见原文)。让mymodel以类方法为myclass的新模型。
              </p>
              <p>
               这些函数如下：
               <br/>
               1. zelig2mymodel()翻译zelig()参量为mymodel()的参量。
               <br/>
               2. mymodel()估计你的统计分析的程序或操作
               <br/>
               3. param.myclass()模拟你模型的参数。另一可选方法，如果你模型的参数是一个对应于观测值为变量-协变量矩阵的向量组成，
              </p>
              <p>
               你可以写两个简单的函数来置换param.myclall()：
               <br/>
               (a) coef.myclass()从你的模型输出中提取系数
               <br/>
               (b) vcov.myclass()从你的模型中提取变量-协变量矩阵
               <br/>
               4. qi.myclass()计算期望值、模拟预测值和其它你模型中的“感兴趣的统计量”(仅应用于所取解释变量的模型)。
               <br/>
               5. plot.zelig.mymodel() 对你模型的“感兴趣的统计量”的模拟图。
               <br/>
               6. 写出模型的参考手册页(见9.3部分)
               <br/>
               7. 一个描述对你的模型输入的函数(describe.mymodel())，对于使用提供一个图形用户界面(见13.1部分)
               <br/>
               8. 一个可选的mymodel.R的样本脚本演示，你的参考手册页的示例中含有模型的注释码。
              </p>
              <p>
               &lt;未完待续&gt;
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
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               2006年12月8日 下午2:29
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              </a>
              <br/>
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               areg
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              <br/>
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               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               #######################################################
               <br/>
               # 9 Adding Models and Methods to Zelig 77
               <br/>
               # 9.1 Making the Model Compatible with Zelig. . . . . . . . 78
               <br/>
               #######################################################
              </p>
              <p>
               9.1 使模型与Zelig兼容
              </p>
              <p>
               你可以开发一个模型，编写适合模型的函数，在Zelig框架内检测它，无需Zelig团队的介入。(当然，我们很高兴来回答对于改进的任何问题或建议)。
              </p>
              <p>
               Zelig的模块性依赖于R的两个程序设计约定：
               <br/>
               1. 封装，它从R函数传递参量给其它R函数或外部函数的调用(如C, C++, 或 Fortran函数)
               <br/>
               2. 类方法，告诉泛型函数怎么处理给定类的对象。
              </p>
              <p>
               为R泛型函数指定方法采取的一般格式： method.class()，method是执行的类属过程的名，class是对象的类。你可以定义，例如， 以summary.contrib()来概述你的模型输出。注意S4类，泛型函数名不再有method.class()，只要用户调用method()就可以。
              </p>
              <p>
               使用zelig()执行操作
              </p>
              <p>
               Zelig对加入新模型的应用有独特方法，让模型编写者不用对任何zelig()函数修改，就可在Zelig的框架中来检测他们的模型。
              </p>
              <p>
               使用zelig2contrib()封装函数(此处contrib是你的新模型名)，zelig2contrib()重新定义对zelig()的输入来执行对你的函数contrib()所需要的输入。例如，如果你键入
              </p>
              <p>
               zelig(…, model = "normal.regression")
              </p>
              <p>
               zelig()搜索zelig2normal.regression()封装程序，在任意环境中进行(在已经载入包或你的工作空间)。如果封装程序存在，那么zelig()就运行这个模型。
              </p>
              <p>
               如果你有一个先前存在的模型，编写一个zelig2contrib()函数是很容易的。让我们假定你的模型是contrib()，取下列参量：formula、data、 weights和 start。相反，在zelig() 函数中，仅取formula、data、model和by参量。你可以使用…来从zelig()中传递添加的参量给zelig2contrib()，还有 &lt;- NULL来略去你不需要的元素。从8.1.2部分连续性正态回归示例，让formula、model和data为对zelig()的输入，M是了集的数目，而 … 是在zelig()调用中没有定义的添加参量，但是它们传递给 normal.regression()。
              </p>
              <pre class="highlight ">zelig2normal.regression &lt;-function(formula, model, data, M, ...) { 
    mf &lt;-match.call(expand.dots = TRUE) # [1] 
    mf$model &lt;-mf$M &lt;-NULL # [2] 
    mf[[1]] &lt;-as.name("normal.regression") # [3] 
    as.call(mf) # [4] 
} </pre>
              <p>
               上面括号内的数字对应下面的注释：
               <br/>
               1. 在zelig2normal.regression()中建立一个参量列表的方式来建立一个调用(一个用来解析的表达式)，包括用
              </p>
              <p>
               normal.regression()提取的参量，但不是用zelig()。全部封装包必需取同样的标准化参量 (formula, model, data, and M),这些参量可能用在封装函数中来处理zelig()调入到normal.regression()调用中。添加参量给normal.regression()，如此，当start.val从zelig()中
              </p>
              <p>
               以隐蔽方式传递给 … 运算符。
               <br/>
               2. 从调用mf对象中删除额外信息。在这个封装中，model和M没有被使用。在其它模型中，它们被用来进行处理更多的调用，也是包括在全部封装程序的标准输出中。
               <br/>
               3. 对在normal.regression()中用来解析的函数名的调用(现在当前的是zelig2normal.regression)的第一个元素进行再赋值。
               <br/>
               4. 返回调用给zelig()，它将为每个多重推理数据集或简单数据所解析调用，每一个子集用by来定义。
              </p>
              <p>
               如果你使用S4类方法来表示你的模型，比如说mymodel，在zelig.default()内，Zelig的内部函数，建立.ZeligS4()，在两个添加槽(slots)的全局环境中，自动建立一个新S4类调用ZeligS4mymodel。这些包括保存模型名的zelig，如果save.data=TRUE和其它项为空，那还包括保存数据框的zelig.data。这些名字取自原始调用。新的输出继承原始的类mymodel，因此全部的泛型函数与mymodel联系在一起来运行。如果你想查看一个示例，查看该模型的应用，使用VGAM程序包，如多元概率。
              </p>
              <p>
               使用setx()来执行操作
              </p>
              <p>
               在setx()情况下，大多数模型将用setx.default()，它依次依敕于普通R函数model.matrix()。对这种程序的运行，你的输出列表必需包括：
               <br/>
               -terms 用model.frame()建立或手动建立；
               <br/>
               -formula 用户输入的公式对象；
               <br/>
               -xlevels 它定义了解释变量的各层；
               <br/>
               -contrasts 一个可选元素，它用在解释变量中定义因子变量的的类型。更多信息见help(contrasts)。
              </p>
              <p>
               如果你的模型输出不能用setx.default()来执行，你必需编定你自己的setx.contrib()函数。例如，适合于多重推理的数据集有来自类方法MI的zelig()输出。特殊的setx.MI()在zelig()输出对象之前预封装程序，传递恰当的参量来setx.default()。
              </p>
              <p>
               与sim()的兼容性
              </p>
              <p>
               模拟“感兴趣的统计量”是解释模型结果的一个整体部分。使用这项功能来内嵌入Zelig sim()程序，你需要提供模拟参数的方式(调用param()函数)，对于计算或图示来自模拟参数(调用qi()函数)的“感兴趣的统计量”。
              </p>
              <p>
               模拟参数
              </p>
              <p>
               是否你选择使用默认方法或为模拟参数写入一个指定模型方法，这些函数要求同样的三个输入：
               <br/>
               -object 估计模型或zelig()输出。
               <br/>
               -num 模拟的数量
               <br/>
               -bootstrap 选择TRUE或FALSE
              </p>
              <p>
               来自param()的输出将是下列之一
               <br/>
               -如果bootstrap=FALSE(默认)，一个行矩阵对应模拟和列对应模型参数。任意辅助参数将包括在输出矩阵中。
               <br/>
               -如果bootstrap=TRUE，含有全部模型参数的向量，包括辅助参数。
              </p>
              <p>
               有两种方式来模拟参数：
               <br/>
               1. 使用param.default()函数来提取从模型中提取参数，如果bootstrapping没有选择，模拟系数使用渐进的正态近似。
               <br/>
               (a) coef(): 提取系数。从上面的连续正态回归样本，恰当的coef.normal()函数是容易的：
               <br/>
               coef.normal &lt;-function(object)
               <br/>
               object$coefficients
               <br/>
               (b) vcov(): 提取变量-协变量矩阵。再次从上面的连续性泊松样本：
               <br/>
               vcov.normal &lt;-function(object)
               <br/>
               object$variance
               <br/>
               2. 另一方法，你可以编写你自己的param.contrib()函数。当下列情况中这是恰当的：
               <br/>
               (a) 你的模型有辅助参数，如在正态分布情况下有σ。
               <br/>
               (b) 你的模型对系数或变量-协变量矩阵执行某些类型的校正系数，而它不能在coef.contrib()或vcov.contrib()函数中执行。
               <br/>
               (c) 你的模型对对数似然不依赖于渐近近似。对于Bayesian Markov-chain monte carlo模型，例如，param.contrib()函数
              </p>
              <p>
               (param.MCMCzelig()在这种情况下)仅仅提取模型参数来模拟适合模型的函数。
              </p>
              <p>
               连续性正态样本
              </p>
              <pre class="highlight ">param.normal &lt;-function(object, num = NULL, bootstrap = FALSE,terms = NULL) {
    if (!bootstrap) { 
        par &lt;-mvrnorm(num, mu = coef(object), Sigma = vcov(object)) 
        Beta &lt;-parse.par(par, terms = terms, eqn = "mu") 
        sigma2 &lt;-exp(parse.par(par, terms = terms, eqn = "sigma2")) 
        res &lt;-cbind(Beta, sigma2)
    }
    else {
        par &lt;-coef(object)
        Beta &lt;-parse.par(par, terms = terms, eqn = "mu")
        sigma2 &lt;-exp(parse.par(par, terms = terms, eqn = "sigma2"))
        res &lt;-c(coef, sigma2)
    }
    res
  }</pre>
              <p>
              </p>
              <p>
               计算“感兴趣的统计量”
              </p>
              <p>
               对于计算来自模拟参数的“感兴趣的统计量”，所有模型要求指定模型方法。对归类的模型，恰当的qi()函数是qi.contrib()。在没有最小值时，这个函数将计算下列“感兴趣的统计量”：
               <br/>
               -ev: 期望值，计算来自对期望值的分析解，作为函数的的系统成分和辅助参数。
               <br/>
               -pr: 预测值，从预测值定义的分布提取。对你的函数，如果R没有内部的随机数生成器，你可以从均匀分布随机抽取，使用CDF反置方法来计算预测值。
               <br/>
               -fd: 在期望值中的首要差异(均数差)，通过提取预期值来计算从给定x1的期望值来考虑指定的x。
               <br/>
               -ate.ev: 使用期望值ev计算平均处理效应。简易方式，y -ev，对每个观测值全局模拟的平均。
               <br/>
               -ate.pr: 使用预测值pr计算平均处理效应。简易方式，y -pr, 对每个观测值全局模拟的平均。
              </p>
              <p>
               qi()函数要求的参量：
               <br/>
               -object: zelig输出对象
               <br/>
               -par: 模拟参数
               <br/>
               -x: 解释变量的矩阵(用setx()建立)
               <br/>
               -x1: 对于首要差异(均数差，也是用setx()建立)备择值的可选项矩阵。如果首要差异不合适你的模型，如果x1不是NULL,你应该放入一条warning() or stop()。
               <br/>
               -y: 因变量的矩阵或向量的可选项(计算平均处理效应)。如果平均处理效应不适合于你的模型，如果在setx()步骤中的条件预测被选择了，你应当放入一条warning() or stop() 。
              </p>
              <p>
               从上面的连续性正态回归样本，适合的qi.normal()函数如下：
              </p>
              <pre class="highlight ">qi.normal &lt;-function(object, par, x, x1 = NULL, y = NULL) { 
      Beta &lt;-parse.par(par, eqn = "mu") # [1] 
      sigma2 &lt;-parse.par(par, eqn = "sigma2") # [2] 
      ev &lt;-Beta %*% t(x) # [3a] 
      pr &lt;-matrix(NA, ncol = ncol(ev), nrow = nrow(ev)) 
      for (i in 1:ncol(ev)) 
         pr[,i] &lt;-rnorm(length(ev[,i]), mean = ev[,i], # [4] 
                sigma = sd(sigma2[i]))
      qi &lt;-list(ev = ev, pr = pr)
      qi.name &lt;-list(ev = "Expected Values: E(Y|X)",
         pr = "Predicted Values: Y|X") 
      if (!is.null(x1)){
         ev1 &lt;-par %*% t(x1) # [3b]
         qi$fd &lt;-ev1 -ev
         qi.name$fd &lt;-"First Differences in Expected Values: E(Y|X1)-E(Y|X)"
  } 

if (!is.null(y)) {
      yvar &lt;-matrix(rep(y, nrow(par)), nrow = nrow(par), byrow = TRUE)
      tmp.ev &lt;-yvar -qi$ev
      tmp.pr &lt;-yvar -qi$pr
      qi$ate.ev &lt;-matrix(apply(tmp.ev, 1, mean), nrow = nrow(par))
      qi$ate.pr &lt;-matrix(apply(tmp.pr, 1, mean), nrow = nrow(par))
      qi.name$ate.ev &lt;-"Average Treatment Effect: Y -EV"
      qi.name$ate.pr &lt;-"Average Treatment Effect: Y -PR"
    } 
    list(qi=qi, qi.name=qi.name) 
  } </pre>
              <p>
               上面有五行有编码注释。以下面的四种方式来改变这五行，你可以编写qi()函数来几乎对任何模型都适合：
               <br/>
               1. 用你的系统参数的下标名来提取任意系统参数(系统参数在describe.mymodel()定义)。
               <br/>
               2. 用他们此处的名字下标名来提取任意辅助参数(在describe.mymodel()定义)
               <br/>
               3. 使用反置连接函数和η=Xβ计算期望值。(对于正态模型，这是线性的)。在注释[3a]和[3b]，你需要在这两个位置进行改变。
               <br/>
               4. 用函数从你的模型的随机成分中随机抽取来替换rnorm()。
              </p>
              <p>
               &lt;未完待续&gt;
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-214733">
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              <span class="bbp-reply-post-date">
               2006年12月8日 下午2:37
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2670/page/4/#post-214733">
               53 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
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             </div>
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            </div>
            <!-- #post-214733 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-2670 bbp-reply-position-53 user-id-3878 topic-author post-214733 reply type-reply status-publish hentry">
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              </a>
              <br/>
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               areg
              </a>
              <br/>
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              </div>
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               #######################################################
               <br/>
               # 9 Adding Models and Methods to Zelig 77
               <br/>
               # 9.2 Getting Ready for the GUI………………………. 84
               <br/>
               #######################################################
              </p>
              <p>
               9.2 为GUI作准备
              </p>
              <p>
               Zelig能执行许多种图形用户界面(GUIs)。GUIs的运行是通过识别接受特定模型的演绎，这些选项对用户仅出现在一些种类的图形界面中。
              </p>
              <p>
               因而，对于你的模型运行界面的秩序，你必需用术语来描述你的模型，以使GUI能够被理解。使用第8章的指导方针来编写模型，你的模型将会与(最低限度)Virtual Data Center GUI兼容。对于先前存在的模型，对于你的模型跟随在13.1部分的示例，你将需要建立一个describe.*() 函数。
              </p>
              <p>
               &lt;未完待续&gt;
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-214739">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2006年12月8日 下午4:14
              </span>
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               54 楼
              </a>
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             </div>
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            </div>
            <!-- #post-214739 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-2670 bbp-reply-position-54 user-id-3878 topic-author post-214739 reply type-reply status-publish hentry">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/3878/" rel="nofollow" title="查看areg的档案">
               areg
              </a>
              <br/>
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               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               #######################################################
               <br/>
               # 9 Adding Models and Methods to Zelig 77
               <br/>
               # 9.3 Formatting Reference Manual Pages………………….. 84
               <br/>
               #######################################################
              </p>
              <p>
               9.3 参考手册页的格式
              </p>
              <p>
               Zelig最主要优点之一就是对模型有完整的文献，与由函数而组织的R文献中面向对象的程序设计的差别。因此，我们要求Zelig的撰稿人提供相似的文献，包括传递给zelig()的句法和参量，还有模型的系统组分和随机组分、“感兴趣的统计量”、输出的值和更多信息(包括参考)。有几个方式提供这些文献：
              </p>
              <p>
               -如果你已有一个用.Rd帮助格式的PKG文献，help.zelig()将自动搜索除了Zelig帮助文件外的R帮助文件。
               <br/>
               -如果你已有一个静态的URLs在线HTML格式的PKG文献(象Zelig或MatchIt)，你需要提供一个PACKAGE.url.tab文件，它是一个两列表，第一列是函数名，而url在第二列。(纵使该文件的扩展是.url.tab,，该文件应该是一个tab-or space-delimited文本文件。)例如：
              </p>
              <p>
               command
               <a class="d4pbbc-url" href="http://gking.harvard.edu/zelig/docs/Main_Commands.html" rel="nofollow" target="_blank">
                http://gking.harvard.edu/zelig/docs/Main_Commands.html
               </a>
               <br/>
               model
               <a class="d4pbbc-url" href="http://gking.harvard.edu/zelig/docs/Specific_Models.html" rel="nofollow" target="_blank">
                http://gking.harvard.edu/zelig/docs/Specific_Models.html
               </a>
              </p>
              <p>
               如果你想检测来查看是否你的 .url.tab能运行，简单地把它放到你的R library/Zelig/data/ directory中。(你不需要重新安装Zelig来检测你文件的.url.tab。)
               <br/>
               -首选方法：你可以提供LATEX 2ε.tex文件。这种文献使用的书籍格式和从下列包中支持命令：graphicx, natbib, amsmath, amssymb, verbatim, epsf 和 html。因为使用\include{}模型页被组合成一体进入这种文献中，在呈送之前，你将确信你的文献编辑。请粘连到下列约定到你的模型页：
               <br/>
               1. 全部数学公式将能用equation*、array和eqnarray*，或校准环境来排版。请避免显示方式。(以html看起来有点滑稽)
               <br/>
               2. 全部命令或R对象将使用texttt环境。
               <br/>
               3. 模型以较大文献的亚组开始，在模型页内的各部分是亚-亚组水平。
               <br/>
               4. 对于格式的一致性，请避免使用描述性环境。
              </p>
              <p>
               每个LATEX模型页将包括下列元素。让投稿人指定新模型。
              </p>
              <p>
               临时帮助文件
              </p>
              <p>
               \subsection{{\tt contrib}: Full Name for [type] Dependent Variables}
               <br/>
               \label{contrib}
              </p>
              <p>
               \subsubsection{Syntax}
              </p>
              <p>
               \subsubsection{Examples}
               <br/>
               \begin{enumerate}
               <br/>
               \item First Example
               <br/>
               \item Second Example
               <br/>
               \end{enumerate}
              </p>
              <p>
               \subsubsection{Model}
               <br/>
               \begin{itemize}
               <br/>
               \item The observation mechanism, if applicable.
               <br/>
               \item The stochastic component.
               <br/>
               \item The systematic component.
               <br/>
               \end{itemize}
              </p>
              <p>
               \subsubsection{Quantities of Interest}
               <br/>
               \begin{itemize}
               <br/>
               \item The expected value of your distribution, including the formula
               <br/>
               for the expected value as a function of the systemic component and ancillary paramters.
               <br/>
               \item The predicted value drawn from the distribution defined by the corresponding expected value.
               <br/>
               \item The first difference in expected values, given when x1 is specified.
               <br/>
               \item Other quantities of interest.
               <br/>
               \end{itemize}
              </p>
              <p>
               \subsubsection{Output Values}
               <br/>
               \begin{itemize}
               <br/>
               \item From the {\tt zelig()} output stored in {\tt z.out}, you may
               <br/>
               extract:
               <br/>
               \begin{itemize}
               <br/>
               \item
               <br/>
               \item
               <br/>
               \end{itemize}
               <br/>
               \item From {\tt summary(z.out)}, you may extract:
               <br/>
               \begin{itemize}
               <br/>
               \item
               <br/>
               \item
               <br/>
               \end{itemize}
              </p>
              <p>
               \item From the {\tt sim()} output stored in {\tt s.out}:
               <br/>
               \begin{itemize}
               <br/>
               \item
               <br/>
               \item
               <br/>
               \end{itemize}
              </p>
              <p>
               \end{itemize}
              </p>
              <p>
               \subsubsection{Further Information}
              </p>
              <p>
               \subsubsection{Contributors}
              </p>
              <p>
               &lt;入门部分介绍完毕，后面各章节是参考手册&gt;
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-214740">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2006年12月8日 下午4:34
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2670/page/4/#post-214740">
               55 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-214740 -->
            <div class="even bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-2670 bbp-reply-position-55 user-id-3878 topic-author post-214740 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
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              </a>
              <br/>
              <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/3878/" rel="nofollow" title="查看areg的档案">
               areg
              </a>
              <br/>
              <div class="bbp-author-role">
               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               通过多天以来的整理，终于把Zelig的入门部分介绍完毕，如果只是掌握此部分，当然达不到精通，之所以选用“R从入门到精通”这样一个很俗的名，主要是因为我们现在不少人对搜索信息的习惯而选的，实际在以科学的精神来说，根本不提“精通”，在资料介绍时更多提的是某某使用手册。
              </p>
              <p>
               对于这样一个非常优秀的R学习包，由于本人也才初学，不当之处一定很多，望以此资料作为学习参考的朋友们，当你在学习中发现错误的或不恰当的地方，请你花几分钟时间留贴指出，我尽可能即日更正，同时也非常感谢你提出批评意见。
              </p>
              <p>
               对于入门部分，我随时会复查，对于不恰当的地方也争取尽快修正。后续部分，不会象入门阶段的知识这样即时贴出，也不会系统地贴出；但是会根据自己学习使用中的体验或各位朋友的反馈信息，针对某个问题贴出探讨。
              </p>
              <p>
               由于这是一个学习R的贴子，有问题时，欢迎你回贴，大家共同学习！如果没有问题，“说好话或称赞贴之类”就不要贴出，以减少后来者翻阅的时间，同时也便于学习。
              </p>
              <p>
               如果你在学习和使用R的过程中，觉得某份资料或某个PKG对初学R的人很有帮助，我和大家会非常支持你系统地整理贴出。
              </p>
              <p>
               最后让我们一起学习R，共同进步！
              </p>
              <p>
               # 如果你所在的学校或单位，因网络限制，不能访问下列网址，得不到原文资料
              </p>
              <p>
               <a class="d4pbbc-url" href="http://gking.harvard.edu/zelig/" rel="nofollow" target="_blank">
                http://gking.harvard.edu/zelig/
               </a>
               <br/>
               <a class="d4pbbc-url" href="http://gking.harvard.edu/" rel="nofollow" target="_blank">
                http://gking.harvard.edu/
               </a>
              </p>
              <p>
               访问Zelig的主页不方便，得不到Zelig.PDF文献，请你以短消息或邮件告诉我，当网快时(晚上11点后)，我会尽快给你寄出。
              </p>
              <p>
               &lt;后面进行的是学习交流的讨论，欢迎你的参与&gt;
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-220962">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2007年3月22日 上午2:29
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2670/page/4/#post-220962">
               56 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
              </span>
             </div>
             <!-- .bbp-meta -->
            </div>
            <!-- #post-220962 -->
            <div class="odd bbp-parent-forum-999 bbp-parent-topic-2670 bbp-reply-position-56 user-id-9355 post-220962 reply type-reply status-publish hentry">
             <div class="bbp-reply-author">
              <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/9355/" rel="nofollow" title="查看biogene的档案">
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               biogene
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              <br/>
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               普通会员
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               areg，你真是一个大好人！
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
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              <span class="bbp-reply-post-date">
               2007年3月27日 下午2:11
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2670/page/4/#post-221462">
               57 楼
              </a>
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               cny0120
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             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               楼主太赞了！
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
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             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2007年7月27日 上午8:33
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2670/page/4/#post-229725">
               58 楼
              </a>
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               wuguohui
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               普通会员
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             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               太好了啊，这样学起来就快多了啊
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
            <div class="bbp-reply-header" id="post-232603">
             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2007年9月2日 上午1:58
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2670/page/4/#post-232603">
               59 楼
              </a>
              <span class="bbp-admin-links">
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               zhhxu1969
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              <br/>
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               普通会员
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             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               Thanks!
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
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             <div class="bbp-meta">
              <span class="bbp-reply-post-date">
               2007年9月11日 上午9:29
              </span>
              <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/2670/page/4/#post-233508">
               60 楼
              </a>
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               yaya_cau
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              <br/>
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               普通会员
              </div>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-author -->
             <div class="bbp-reply-content">
              <p>
               太猛了！楼主！拷贝下来都快绝望啊！
              </p>
             </div>
             <!-- .bbp-reply-content -->
            </div>
            <!-- .reply -->
           </li>
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            <div class="bbp-reply-author">
             作者
            </div>
            <div class="bbp-reply-content">
             帖子
            </div>
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           </li>
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             …
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          </div>
          <div class="bbp-no-reply" id="no-reply-2670">
           <div class="bbp-template-notice">
            <p>
             您必须先登录才能回复该主题。
            </p>
           </div>
          </div>
         </div>
        </div>
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